SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD fern-docs

Поддержка сайта документации Fern для NeMo AutoModel в docs/ (контент MDX) + docs/fern/ (инфраструктура) — добавление, обновление, перемещение или удаление страниц; управление перенаправлениями, ярлыками, навигацией и псевдонимами версий; выполнение проверки и предварительного просмотра. Используйте при редактировании или добавлении страниц документации, исправлении неработающих ссылок, переименовании ярлыка, обновлении боковой панели, добавлении перенаправления, перегенерации справочника API, отладке ошибок fern check / broken-link, выпуске нового тренировочного релиза, 'редактировать документацию', 'добавить страницу документации', 'fern check failing', 'preview fails locally'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maintain the NeMo AutoModel Fern docs site under docs/ (MDX content) +…»

Maintain the NeMo AutoModel Fern docs site under docs/ (MDX content) + docs/fern/ (infra) — add, update, move, or remove pages; manage redirects, slugs, navigation, and version aliases; run validation and previews. Use when editing or adding documentation pages, fixing broken links, renaming a slug, updating the sidebar, adding a redirect, regenerating the API library reference, debugging fern check / broken-link errors, cutting a new version train, 'edit docs', 'add doc page', 'fern check failing', 'preview fails locally'.

NVIDIA-NeMo/Automodel Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo 1 файл тело ≈ 5 859 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Поддержка сайта документации Fern для NeMo AutoModel в docs/ (контент MDX) + docs/fern/ (инфраструктура) — добавление, обновление, перемещение или удаление…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /get-started/installation, /model-coverage/large-language-models/llama, ../../AGENTS.md

ИнтеграцияGitHubРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /get-started/installation, /model-coverage/large-language-models/llama, ../../AGENTS.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5859 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /get-started/installation
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /model-coverage/large-language-models/llama
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../AGENTS.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 119, 120, 325, 328): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /get-started/installation, /model-coverage/large-language-models/llama, ../../AGENTS.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): /get-started/installation, /model-coverage/large-language-models/llama, ../../AGENTS.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5859 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (31 тегов): типизированный вызов надёжнее

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.